题源分类/LeetCode/LeetCode日刷/java/146.lru-缓存机制.java
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=146 lang=java
 *
 * [146] LRU 缓存机制
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 * https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/description/
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 * algorithms
 * Medium (52.53%)
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 * Total Submissions: 597.9K
 * Testcase Example:  '["LRUCache","put","put","get","put","get","put","get","get","get"]\n' +
  '[[2],[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]'
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 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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 * 实现 LRUCache 类：
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 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组
 * key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
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 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
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 * 示例：
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 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
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 * 提示：
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 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 10000
 * 0 <= value <= 10^5
 * 最多调用 2 * 10^5 次 get 和 put
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 * 
 */

// @lc code=start
class LRUCache {

    class DLinkedNode {
        int key;
        int value;
        DLinkedNode prev;
        DLinkedNode next;

        public DLinkedNode() {
        }

        public DLinkedNode(int _key, int _value) {
            key = _key;
            value = _value;
        }
    }

    private Map<Integer, DLinkedNode> cache = new HashMap<Integer, DLinkedNode>();
    private int size;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head, tail;

    public LRUCache(int capacity) {

        this.size = 0;
        this.capacity = capacity;
        head = new DLinkedNode();
        tail = new DLinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            return -1;
        }
        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if (node == null) {
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode(key, value);
            cache.put(key, newNode);
            addToHead(newNode);
            ++size;
            if (size > capacity) {
                DLinkedNode tail = removeTail();
                cache.remove(tail.key);
                --size;
            }
        } else {
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }

    private void addToHead(DLinkedNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private void removeNode(DLinkedNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void moveToHead(DLinkedNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    private DLinkedNode removeTail() {
        DLinkedNode res = tail.prev;
        removeNode(res);
        return res;
    }

}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
// @lc code=end
